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CEBRASPE 51.363 questões FGV 25.316 questões FCC 24.632 questões AOCP 23.456 questões IBFC 11.190 questões VUNESP 10.983 questões Instituto Quadrix 9.793 questões FUNDATEC 9.088 questões IBADE 7.820 questões CESGRANRIO 6.013 questões OBJETIVA 4.740 questões CONSULPLAN 4.174 questões FEPESE 3.585 questões IADES 3.439 questões IESES 2.627 questões SELECON 2.377 questões IDECAN 1.907 questões MS CONCURSOS 1.485 questões Instituto Legalle 1.281 questões FAFIPA 1.161 questões FUMARC 842 questões ACAFE 551 questões INSTITUTO AOCP 430 questões NUCEPE 378 questões FUNIVERSA 348 questões FAURGS 203 questões FIOCRUZ 48 questões MACKENZIE 48 questões CETRO 17 questões

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56 questões encontradas

ID 10279 Engenharia de Software Inteligencia Artificial CEBRASPE 2025

Julgue o próximo item, relativo a manipulação, tratamento e visualização de dados, ETL e ELT, e MLOps. Na implementação de MLOps, o monitoramento de modelos em produção deve centrar-se nas métricas de desempenho técnico como a latência, sendo a detecção de viés algorítmico uma preocupação restrita à fase de desenvolvimento do modelo.

A Certo

B Errado

ID 10278 Engenharia de Software Inteligencia Artificial CEBRASPE 2025

Julgue o próximo item, relativo à normalização de dados, à modelagem de dados NoSQL e ao DataMesh. No DataMesh, os dados são tratados como produtos, e cada domínio é responsável por fornecer, manter e documentar seus próprios dados.

A Certo

B Errado

ID 10277 Engenharia de Software Inteligencia Artificial CEBRASPE 2025

Julgue o próximo item, relativo à normalização de dados, à modelagem de dados NoSQL e ao DataMesh. O DataMesh adota um modelo centralizado de governança e integração de dados, priorizando a consistência sobre a escalabilidade.

A Certo

B Errado

ID 10273 Engenharia de Software Inteligencia Artificial CEBRASPE 2025

Julgue o próximo item, relativo à normalização de dados, à modelagem de dados NoSQL e ao DataMesh. Em bancos NoSQL orientados a documentos, é comum o uso de estruturas aninhadas, que evitam junções e melhoram a performance de leitura.

A Certo

B Errado

ID 9578 Engenharia de Software Inteligencia Artificial CEBRASPE 2025

Considerando os conceitos de ML ( machine learning ), julgue o item a seguir. Os algoritmos supervisionados de ML do tipo regressão linear são capazes de prever uma variável dependente contínua usando determinado conjunto de variáveis independentes.

A Certo

B Errado

ID 9577 Engenharia de Software Inteligencia Artificial CEBRASPE 2025

Considerando os conceitos de ML ( machine learning ), julgue o item a seguir. Nos algoritmos supervisionados de ML, o modelo é treinado apenas com dados de entrada, e as saídas são geradas automaticamente pelo algoritmo com base nos padrões inferidos, sem necessidade de dados de saída rotulados.

A Certo

B Errado

ID 9576 Engenharia de Software Inteligencia Artificial CEBRASPE 2025

Julgue o próximo item, relativo a redes neurais e suas arquiteturas. O perceptron multicamada (MLP) é um tipo de rede neural artificial constituída de várias camadas de neurônios que utilizam funções de ativação não lineares, permitindo que essa rede aprenda padrões complexos acerca de dados de entrada.

A Certo

B Errado

ID 9575 Engenharia de Software Inteligencia Artificial CEBRASPE 2025

Julgue o item a seguir, referentes aos modelos de linguagem da IA generativa. O VAE ( variational autoencoder ) é um autoencoder cuja distribuição de codificações é regularizada somente após o treinamento, o que garante que seu espaço latente tenha boas propriedades e maior dimensão para capturar padrões subjacentes, permitindo a geração de novos dados.

A Certo

B Errado

ID 9574 Engenharia de Software Inteligencia Artificial CEBRASPE 2025

Julgue o item a seguir, referentes aos modelos de linguagem da IA generativa. Em uma rede adversária generativa (GAN), o gerador cria dados e o discriminador avalia se esses dados pertencem ao conjunto de treinamento real.

A Certo

B Errado

ID 9573 Engenharia de Software Inteligencia Artificial CEBRASPE 2025

Acerca de LLM, IA generativa e data science , julgue o item subsequente. As redes neurais convolucionais são especialmente adequadas para o processamento de dados sequenciais, como séries temporais e texto, devido à sua capacidade de capturar dependências ao longo de sequências.

A Certo

B Errado